Analiza vremenskih serija – korisna tehnika za pregled različitih skupova podataka

U današnjem modernom svijetu, područje podatkovne znanosti i strojnog učenja svjedoči velikom napretku. Analiza vremenskih serija široko je korišten mehanizam u znanosti o podacima za analizu podataka i izvođenje smislenih uvida.

Smatra se skupom podatkovnih točaka izvedenih na temelju određenog vremenskog slijeda. Vrijeme je općenito jednako raspoređeno kako bi se dobiveni podaci mogli s lakoćom analizirati. Obično se dobiva tjedno, mjesečno ili godišnje na temelju vrste i strukture podataka.

Analiza vremenske serije je metoda za pregled i proučavanje podataka vremenske serije. Nakon proučavanja skupa podataka, znanost o podacima profesionalci iz toga mogu izvući smislene zaključke koji bi im pomogli u rješavanju većih problema.

Važnost analize vremenskih serija:

Vrijeme je faktor koji pomaže u razlikovanju promjena koje se događaju u prirodi određenog skupa podataka u različitim točkama. Skup podataka vremenske serije sastoji se od podataka koji u potpunosti ovise o promatranom vremenu. Stoga to može pomoći znanstvenicima koji se bave podacima u planiranju budućih nastojanja. Ovo se planiranje provodi na temelju učinka određenog skupa podataka iz prethodnih godina.

Kako bi to bilo moguće, važno je prikupljati podatke u formatu vremenske serije. Podaci se zatim analiziraju i formiraju se različiti obrasci. Ti se obrasci zatim koriste za predviđanje vrijednosti i izvođenje rezultata poznatih kao predviđanje vremenskih serija. Analiza vremenske serije i predviđanje dva su osnovna cilja vremenske serije. Obje ove tehnike jednako su važne za bolje razumijevanje vremenske serije.

Klasični primjeri vremenske serije:

Svaki podatak u vremenskoj seriji potpuno je ovisan o vremenu. Neki skupovi podataka imaju neku vezu s vremenom, ali ne ovise o istom. Takvi se podaci ne mogu uzeti kao vremenska serija. Stoga neki od klasificiranih primjera savršenih vremenskih serija podataka uključuju promet ostvaren na web stranici, cijene dionica, ostvarenu prodaju, proizvode za kojima postoji potražnja, porast i pad temperature itd.

Svi gore spomenuti skupovi podataka prikupljaju se na temelju različitih vremenskih sekvenci i u skladu s tim ispituju se kako bi se izveli zaključci. Budući da su podaci vladar modernog vremena, mnogi takvi vremenski nizovi podataka redovito se mijenjaju radi analize.

Modeli analize vremenskih serija:

Dva poznata modela implementirana su kada se koristi analiza vremenskih serija:

• Pokretni prosjeci: Prema ovom modelu, određena podatkovna točka u podacima vremenske serije smatra se prosjekom svih prethodno dostupnih podatkovnih točaka. Ovaj model nastoji zanemariti ponavljanje podatkovnih točaka.
• Eksponencijalno izglađivanje: Prema ovom modelu, podatkovna točka u podacima vremenske serije izračunava se uzimanjem eksponencijalno opadajućeg prosjeka svih prethodno dostupnih podatkovnih točaka.

Ciljevi analize vremenskih serija:

Prilikom izvođenja analize vremenskih serija važno je postići glavne ciljeve ove tehnike:

• Autokorelacija ili sezonalnost: Postoje trenuci kada se obrasci i uvidi podataka vremenskih serija različito ponavljaju. Važno je identificirati ta ponavljanja i analizirati koliko se često pojavljuju. Ako postoje ponavljanja u pravilnim intervalima, tada je to stanje poznato kao sezonskost.
• Stacionaran: Ovaj izraz se odnosi na srednju vrijednost i varijancu podataka. Ako skup podataka ima malu količinu srednje vrijednosti i varijance, smatra se stacionarnim. Visoka ili niska stacionarnost također se izračunava na temelju sezonalnosti podataka vremenske serije.

Prednosti analize vremenskih serija:

• Analiza vremenskih serija korisna je tehnika koja pomaže u filtriranju podataka. Ova tehnika pomaže u uklanjanju svih šumnih podataka i osigurava da je cijeli skup podataka originalan i autentičan. To bi zauzvrat pomoglo u predviđanju točnih rezultata bez ikakve zabune.
• Koristeći ovu tehniku, profesionalci mogu zaroniti dublje i ispitati podatke. To im također pomaže da izvedu pravo značenje podataka i različite moguće ishode.
• Nakon analize, sljedeći korak je predviđanje. Ako se podaci ispravno analiziraju, to pomaže u njihovom puno boljem predviđanju. Kao što je spomenuto, predviđanje je tehnika za izvođenje različitih obrazaca i zaključaka iz pruženih podataka.

Analiza vremenskih serija općenito je korisna tehnika za analizu ponašanja skupa podataka. Važno je odabrati pravi model za implementaciju kako biste izveli najbolje zaključke i bolje razumjeli podatke. Odgovarajući model pomaže u izvlačenju smislenih uvida eliminirajući podatkovne točke koje se ponavljaju ili nisu potrebne.